Штучний інтелект для аналізу та сегментації клієнтів: Досить гадати, чого хочуть клієнти
У вас є дані клієнта. Історія покупок. Поведінка на веб-сайті. Залучення електронною поштою. Нотатки CRM. Квитки на підтримку. Журнали використання продукту.
Всі ці дані повинні підказати вам, хто ваші найкращі клієнти. Що їм потрібно. Коли вони збираються піти. Хто готовий купити більше.
Але як перетворити дані на інсайти? Для цього потрібен аналіз. Справжнього аналізу, а не просто перегляду дашбордів. І більшість команд не мають на це часу.
ШІ робить аналіз. Він знаходить закономірності в поведінці клієнтів. Він створює сегменти, які фактично прогнозують результати. Він помічає попереджувальні знаки ще до того, як клієнти почнуть відтік. Ваша команда приймає рішення на основі того, що роблять клієнти, а не того, що ви сподіваєтесь, що вони зроблять.
Проблема: дані всюди, а інсайти ніде
Ваша CRM заповнена. Ваші інструменти аналітики відстежують все. Ви можете отримувати звіти за будь-якими показниками.
Але звіти - це не інсайти. Знання того, що 23% користувачів натиснули кнопку, не говорить вам, чому і що з цим робити.
Маркетингові сегменти за демографічними показниками, тому що це просто. Малий бізнес проти великого. Східне узбережжя проти західного. Директор проти віце-президента.
Але демографічні показники не можуть передбачити поведінку. Чиясь посада не говорить вам про те, чи буде вона відтоком кадрів. Розмір компанії не говорить вам, чи готова вона до модернізації.
Інсайти знаходяться в даних. Вам лише потрібен час та інструменти, щоб їх знайти. Більшість команд не мають ні того, ні іншого.
Що ШІ робить для розуміння клієнтів
ШІ аналізує дані про клієнтів у масштабі. Він знаходить закономірності, які люди не помічають. Він сегментує на основі поведінки, а не демографічних даних. Він прогнозує результати до того, як вони відбудуться.
Аналіз поведінки клієнтів
Що роблять клієнти перед покупкою? Перед тим, як відмовитися? Перед тим, як оновити?
ШІ дивиться на поведінкові патерни:
- Які функції насправді використовують досвідчені користувачі?
- Який шлях від пробної версії до постійного клієнта?
- Які маркетингові штрихи відбуваються до того, як хтось конвертує?
- Які зміни в поведінці сигналізують про те, що хтось збирається піти?
- Які продукти купують разом?
Це не вгадування. Це пошук фактичних закономірностей у ваших даних про те, яка поведінка клієнтів прогнозує які результати.
Ці шаблони стають правилами. Коли клієнт відповідає шаблону, ви знаєте, що, швидше за все, станеться далі. І ви можете діяти до того, як це станеться.
Поведінкова сегментація
Забудьте про демографію. ШІ сегментує за тим, чим насправді займаються клієнти:
- Досвідчені користувачі: Висока залученість, активне використання функцій, ймовірність залучення інших
- У зоні ризику: Зменшення використання, звернення до служби підтримки, пропущені платежі, шаблони, що передбачають відтік
- Потенціал зростання: Використовують базові функції, але демонструють ознаки того, що будуть оновлюватися
- Висока цінність: Великі закупівлі, часті повторні замовлення, тривалий термін перебування на ринку
- Чутливий до ціни: Купуйте тільки зі знижкою, кидайте кошик за ціною, порівнюйте конкурентів
Ці сегменти передбачають результати. Продавайте потужним користувачам інакше, ніж клієнтам з групи ризику. Різні повідомлення. Різні пропозиції. Різні канали.
Поведінкові сегменти працюють, тому що вони базуються на тому, що люди роблять, а не на тому, ким вони є.
Прогнозування відтоку
Більшість компаній дізнаються про відтік клієнтів, коли вони вже пішли. Тоді вже занадто пізно їх рятувати.
ШІ прогнозує відтік ще до того, як він станеться:
- Припинення використання
- Частота входів зменшується
- Кількість заявок на підтримку зростає
- Припинення взаємодії з електронною поштою
- Затримки платежів або невдалі нарахування
Коли кілька попереджувальних знаків з'являються разом, штучний інтелект позначає клієнта як такого, що перебуває в зоні ризику. Ваша команда діє на випередження. Пропонує допомогу. Вирішуйте проблеми. Заохочуйте клієнта залишитися.
Ви не можете врятувати всіх. Але ви можете врятувати тих, кого можна врятувати - якщо знаєте, що вони йдуть, до того, як вони вже пішли.
Оцінка довічної цінності клієнта
Не всі клієнти однаково цінні. Деякі купують один раз і зникають. Інші залишаються на роки і приводять друзів.
ШІ розраховує вартість життя на основі:
- Частота та сума покупок
- Асортимент продукції та маржа
- Моделі володіння та утримання
- Витрати на підтримку
- Поведінка рефералів
Клієнти з високою роздільною здатністю отримують більше уваги. Більше підтримки. Більше охоплення. Кращі пропозиції, щоб вони залишалися задоволеними.
Клієнти з низьким LTV не ігноруються, але ви перестаєте витрачати на них непропорційно багато зусиль. Ресурси йдуть туди, де вони приносять прибуток.
Можливості перехресних продажів та апселів
Яким клієнтам варто спробувати зробити апсейл? Що рекомендувати?
Штучний інтелект вивчає шаблони покупок:
- Клієнти, які купили Продукт А, часто купують Продукт Б наступним
- Користувачі тарифного плану "Базовий" переходять на новий тарифний план, коли досягають певних порогових значень використання
- Клієнти в цій галузі зазвичай додають ці функції через 3 місяці
- Висока зацікавленість Функцією X корелює з купівлею Доповнення Y
Ці закономірності стають рекомендаціями. Показуйте правильну пропозицію правильному клієнту в правильний час. Не розпилюйте і не моліться. Цільові пропозиції, засновані на тому, що купували схожі клієнти.
Картування подорожі клієнта
Як клієнти насправді рухаються по вашій воронці? Не тим шляхом, який ви розробили. Подорож, яку вони проходять.
ШІ прокладає реальні шляхи:
- Які точки дотику мають найбільше значення?
- Де люди застрягають?
- Чим відрізняються клієнти, які конвертують, від тих, хто цього не робить?
- Скільки часу насправді займає кожен етап?
- Які кроки можна пропустити без шкоди для конверсії?
Ви бачите реальний шлях клієнта, а не передбачуваний. Тоді ви оптимізуєте, виходячи з реальності.
Що це означає для вас
Для операційних менеджерів
Маркетингові витрати спрямовуються на сегменти, які дійсно конвертують. Більше ніяких масових кампаній в надії, що щось прилипне.
Ви бачите, які канали та кампанії залучають цінних клієнтів, а не просто клієнтів. Бюджет слідує за рентабельністю інвестицій, а не за здогадками.
Утримання клієнтів покращується, тому що ви на ранніх стадіях виявляєте ризик відтоку. Утримувати клієнтів дешевше, ніж залучати нових. Штучний інтелект допомагає вам утримувати тих, кого варто утримувати.
Ви приймаєте рішення на основі моделей поведінки, а не думок. Менше сперечайтеся про стратегію, більше тестуйте те, що, як свідчать дані, працює.
Для маркетологів
Сегменти, які дійсно щось значать. Не довільні демографічні поля, а групи, які поводяться по-різному і реагують на різні повідомлення.
Ви знаєте, на яких клієнтів націлювати кампанії. Кампанії з підвищенням цін надсилаються клієнтам з потенціалом зростання. Кампанії з утримання - для клієнтів з групи ризику. Різні стратегії для різних сегментів.
Персоналізація, яка працює, бо базується на поведінці. Ви не вгадуєте, що резонує. Ви використовуєте шаблони клієнтів, які вже здійснили конверсію.
Для клієнтських команд успіху
Ви знаєте, кому потрібна допомога, ще до того, як вони розбіжаться. Проактивна робота з клієнтами замість реактивного контролю збитків.
Цінні клієнти отримують пріоритет. Ви знаєте, хто вартий додаткових зусиль, щоб утримати їх. Ресурси спрямовуються туди, де вони мають найбільше значення.
Ви бачите закономірності в тому, чому клієнти досягають успіху або зазнають невдачі. Ці знання допомагають нам у роботі з клієнтами та розробці продуктів.
Для бізнесу
Краще утримання клієнтів означає більш прогнозований дохід. Відтік знижується, коли ви виявляєте проблеми на ранніх стадіях.
Вища середня вартість замовлення, оскільки перехресні продажі та допродажі є цільовими. Ви не дратуєте клієнтів нерелевантними пропозиціями - ви показуєте їм товари, які вони дійсно хочуть.
Ефективність закупівель підвищується, коли ви знаєте, які типи клієнтів є найбільш цінними. Ви можете оптимізувати якість, а не лише кількість.
Реальні приклади штучного інтелекту
Приклад 1: SaaS-компанія
Компанія, що займається підпискою на програмне забезпечення, мала щорічну плинність кадрів у розмірі 12%. Вони знали, що відтік високий, але не знали, хто і чому йде.
Що змінилося? Штучний інтелект проаналізував моделі поведінки клієнтів, які втратили клієнтів. З'ясувалося, що зменшення частоти входу в систему та збільшення кількості звернень до служби підтримки передбачали 73% відтоку клієнтів за 30 днів до того, як це сталося.
Результат: Команда по роботі з клієнтами проактивно працювала з клієнтами, що перебувають у зоні ризику. Пропонували додаткове навчання, вирішували проблеми, надавали заохочення. Відтік знизився до 8,5% протягом 6 місяців.
Приклад 2: Компанія електронної комерції
Інтернет-магазин надіслав усім однакові рекламні електронні листи. Знижки всім клієнтам, незалежно від купівельної поведінки.
Що змінилося? ШІ сегментував клієнтів за поведінкою. Цінні клієнти отримували ранній доступ та ексклюзивні продукти. Чутливі до ціни клієнти отримували знижки. Часті покупці отримували винагороду за лояльність.
Результат: Середня вартість замовлення зросла на 18%, оскільки клієнти з високим рівнем доходу не були навчені чекати на знижки. Маржа покращилася, тому що знижки надавалися лише чутливим до ціни сегментам.
Приклад 3: Компанія з надання послуг B2B
Фірма, що надає професійні послуги, мала довгі цикли продажів. Неможливо було передбачити, які перспективи будуть закриті і коли.
Що змінилося? АІ проаналізував минулі угоди. Виявилося, що потенційні клієнти, які взаємодіяли з певними типами контенту та мали певну взаємодію зі стейкхолдерами, мали в 4 рази більше шансів закрити угоду.
Результат: Відділ продажів зосередився на потенційних клієнтах, які демонструють ці сигнали. Коефіцієнт виграшу збільшився на 35%. Цикл продажів скоротився, оскільки представники знали, коли потенційні клієнти дійсно готові до покупки.
Чого ШІ не зробить
Давайте будемо чесними щодо обмежень.
ШІ знаходить закономірності, але не пояснює, чому. Він може показати вам, що клієнти, які роблять Х, з більшою ймовірністю відточують клієнтів, але не пояснює психологію, яка стоїть за цим. Для інтерпретації інсайтів все одно потрібне людське судження.
Прогнози ШІ не ідеальні. Прогнозування відтоку з точністю 70-80% - це дуже добре, але це означає, що 20-30% прогнозів помилкові. Не сприймайте результати ШІ як достовірність. Це лише ймовірності.
Штучний інтелект не може виправити порушений клієнтський досвід. Якщо ваш продукт не працює, або ваш сервіс поганий, або ваше ціноутворення неправильне - ШІ покаже вам проблему, але не вирішить її. Ви все одно повинні виправити фундаментальні речі.
А ШІ потрібні дані. Якщо ви не відстежуєте поведінку клієнтів, немає чого аналізувати. Сміття на вході, сміття на виході застосовується і тут.
Як розпочати роботу
Не потрібно аналізувати все й одразу. Почніть зі сфер з найбільшим впливом:
- Почніть з прогнозування відтоку. Це має негайну рентабельність інвестицій. Визначте клієнтів з групи ризику, проактивно зв'яжіться з ними, виміряйте, чи зменшує це відтік.
- Кампанія першого сегменту. Візьміть існуючу кампанію та розділіть її на поведінкові сегменти. Подивіться, чи таргетовані повідомлення працюють краще, ніж загальні.
- Проаналізуйте своїх найкращих клієнтів. Що спільного у цінних клієнтів? Знайдіть закономірність, а потім шукайте більше таких клієнтів.
- Складіть карту подорожі одного клієнта. Виберіть свій основний шлях конверсії. Подивіться, як клієнти насправді рухаються ним, а не так, як ви думаєте.
- Тестуйте рекомендації з перехресних продажів. Використовуйте ШІ, щоб пропонувати найкращі продукти. Порівняйте конверсію з випадковими або ручними пропозиціями.
Почніть з малого. Виміряйте вплив. Масштабуйте те, що працює. Мета - дієві інсайти, а не ідеальні моделі.
Підсумок
Інсайти про клієнтів походять від патернів їхньої поведінки. Що спільного у клієнтів, які купують, залишаються, оновлюють і рекомендують? Чим відрізняються ті, хто відмовляється від них?
Люди не можуть виявити закономірності в тисячах клієнтів за десятками змінних. А ШІ може.
Стратегія все ще належить вашій команді. Вони вирішують, що робити з інсайтами. Вони розробляють кампанії та клієнтський досвід. Вони інтерпретують значення даних.
Але вони більше не відштовхуються від здогадок. Вони відштовхуються від шаблонів того, що клієнти насправді роблять. Це означає краще таргетування, вищий рівень утримання та рішення, засновані на реальності.
Хочете краще розуміти своїх клієнтів?
Кожен бізнес має різні дані про клієнтів. Різні моделі поведінки. Різні результати, які мають значення.
Ми не продаємо загальну аналітику клієнтів. Ми вивчаємо ваші дані. Визначаємо, які закономірності дійсно передбачають результати у вашому бізнесі. Ми будуємо моделі, які відповідають на ваші конкретні запитання.
Потім ми пов'язуємо інсайти з вашими інструментами автоматизації маркетингу, CRM та клієнтського успіху. Ваша команда бачить сегменти та прогнози, в яких вони працюють. Вони негайно реагують на інсайти.
Ніякого ажіотажу. Ніяких обіцянок ідеальних прогнозів. Лише краще розуміння поведінки клієнтів, щоб ви могли приймати кращі рішення.
